- 「日拱一码」035 机器学习——调参过程可视化
胖达不服输
「日拱一码」机器学习人工智能调参过程可视化神经网络python模型可解释性
目录超参数搜索的3D曲面可视化交互式3D可视化神经网络学习率的3D可视化SVM超参数的3D决策边界可视化超参数优化的3D动画超参数搜索的3D曲面可视化##超参数搜索的3D曲面可视化importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfromsklearn.datasetsimportmake_
- 数据质量是机器学习项目的核心痛点,AI技术能提供智能化解决方案。
zzywxc787
pythonpandasnumpy人工智能自动化运维AI编程
一、数据质量诊断系统(Python实现)importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.ensembleimportIsolationForestfromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromte
- 十种常用数据分析模型
耐思nice~
数据分析数据分析人工智能机器学习数学建模
1-线性回归(LinearRegression)场景:预测商品销售额优点:简单易用,结果易于解释缺点:假设线性关系,容易受到异常值影响概念:建立自变量和因变量之间线性关系的模型。公式:[y=b_0+b_1x_1+b_2x_2+...+b_nx_n]代码示例:importpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklea
- K近邻算法【python】【sklearn】
weixin_44985842
python近邻算法sklearn
0定义K近邻算法(K-NearestNeighbors,KNN)是一种基于实例的监督学习算法,主要用于分类和回归任务。其核心思想是:在特征空间中,对于待预测的样本,找到与其距离最近的k个已知样本(“邻居”),根据这k个邻居的类别(分类任务)或属性值(回归任务)来决定该样本的预测结果,,常用欧氏距离公式:对于两个n维样本点xi=(xi1,xi2,...,xin)x_i=(x_{i1},x_{i2},
- 学习笔记(33):matplotlib绘制简单图表-绘制混淆矩阵热图
宁儿数据安全
#机器学习学习笔记matplotlib
学习笔记(33):matplotlib绘制简单图表-绘制混淆矩阵热图一、绘制混淆矩阵热图代码解析1.1、导入必要的库importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.metricsimportconfusion_matriximportseabornassnsmatplotlib.pyplot:Python中最常用的绘图库,用于创建各种图表confusion_matr
- 使用tensorflow的线性回归的例子(七)
lishaoan77
tensorflowtensorflow线性回归人工智能
L1与L2损失这个脚本展示如何用TensorFlow求解线性回归。在算法的收敛性中,理解损失函数的影响是很重要的。这里我们展示L1和L2损失函数是如何影响线性回归的收敛性的。我们使用iris数据集,但是我们将改变损失函数和学习速率来看收敛性的改变。importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttensorflowastffromsklearnim
- 3.多层感知机
温柔济沧海
深度学习深度学习人工智能多层感知机
3.1从零实现多层感知机#数据集导入importtorchimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransformsimportmatplotlib.pyplotaspltfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchimportnnfromtqdmimporttqdmfromsklearn.metricsimpor
- Aletheia 情感智能模型:完整实现
Aletheia情感智能模型,整合所有核心模块并解决之前指出的问题。这个实现包含完整的神经动力学系统、多模态情感融合、伦理约束场和量子意识接口。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.integrateimportodeintfromsklearn.decompositionimportPCAimporttorchimporttor
- 使用AutoKeras2.0的AutoModel进行结构化数据回归预测
1、FirstofAll:ReadTheFuckingSourceCodeimportautokerasasakimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportmean_squared_error#生成数据集np.random.seed(42)x=np.random.r
- 使用 Bank Churn 数据集进行二元分类
一、前言分类任务:预测客户是继续使用其帐户还是关闭帐户(例如,流失)项目地址:https://www.kaggle.com/competitions/playground-series-s4e1二、具体步骤(一)数据导入与预览importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pylabaspltimportseabornassnsfromsklearn
- 线性回归 python代码
黄涵奕
python线性回归numpy机器学习开发语言
下面是一个线性回归模型的Python代码示例:importnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#训练数据x=np.array([[1],[2],[3],[4],[5]])y=np.array([5,7,9,11,13])#建立模型reg=LinearRegression().fit(x,y)#预测reg.predict(np
- 深度学习篇---简单果实分类网络
下面我将提供一个使用Python从零实现果实分类模型的完整流程,包括数据准备、模型构建、训练和部署,不依赖任何深度学习框架,仅使用NumPy进行数值计算。1.数据准备与预处理首先需要准备果实图像数据集,将其分为好果和坏果两类,并进行预处理:importosimportnumpyasnpfromPILimportImagefromsklearn.model_selectionimporttrain_
- Python scikit-learn 【机器学习库】全面讲解
让AI成为我们的得力助手:《用Cursor玩转AI辅助编程——不写代码也能做软件开发》scikit-learn(简称sklearn)是Python最流行的机器学习库之一,提供简单高效的数据挖掘和数据分析工具。它基于NumPy、SciPy和Matplotlib构建,广泛应用于工业界和学术界。核心优势统一API设计:所有模型使用一致的接口(fit()、predict()、score())丰富的算法:覆
- python训练60天挑战-day51
DAY51复习日作业:day43的时候我们安排大家对自己找的数据集用简单cnn训练,现在可以尝试下借助这几天的知识来实现精度的进一步提高kaggl的一个图像数据集;数据集地址:LungNoduleMalignancy肺结核良恶性判断三层卷积CNN做到的精度63%,现在需要实现提高。importosimportpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_se
- Day36 复习日
cylat
python打卡深度学习机器学习人工智能python神经网络
目录一、对之前的信贷项目,利用神经网络训练下二、尝试进入nn.Module中,查看他的方法模型训练与评估相关参数管理相关模块管理相关设备相关钩子函数相关一、对之前的信贷项目,利用神经网络训练下importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfr
- 线性回归(Linear regression)算法详解
.30-06Springfield
人工智能算法详解算法线性回归回归python人工智能机器学习
文章目录一、线性回归基础概念1.1什么是线性回归1.2线性回归小例子二、sklearn中线性回归的API和参数2.1安装sklearn2.2LinearRegression2.3SGDRegresso2.4Lasso2.5Ridge2.6各个API的对比三、使用sklearn实现线性回归3.1程序概述3.2核心功能3.3关键技术细节3.4程序运行结果3.5代码结构一、线性回归基础概念1.1什么是线
- Python训练营-Day40
m0_72314023
python开发语言
importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerimporttimeimportmatplotlib.pyplotaspltfromtqdmimporttqd
- 用sklearn库中的算法对数据集进行训练和auc评估(个人学习笔记)
ZD困困困
python机器学习
本文为个人学习笔记,仅供学习参考,欢迎讨论,要是有哪里写的不对或有疑问的欢迎讨论。题目:运用已给数据集进行模型训练,使用逻辑回归、决策树、随机森林和AdaBoost几个算法进行训练,并打印各个算法训练后的auc评价指标。文章目录1.导入数据集①read_csv():读取数据并以某字符分隔。②merge():合并③drop():删除行或列④tolist():将数组或矩阵转换为列表⑤train_tes
- python学智能算法(十五)|机器学习朴素贝叶斯方法进阶-CountVectorizer多文本处理
西猫雷婶
人工智能机器学习python学习笔记机器学习python人工智能深度学习scikit-learn
【1】引言前序学习进程中,已经学习CountVectorizer文本处理的简单技巧,先相关文章链接为:python学智能算法(十四)|机器学习朴素贝叶斯方法进阶-CountVectorizer文本处理简单测试-CSDN博客此次继续深入,研究多文本的综合处理。【2】代码测试首先相对于单文本测试,直接将文本改成多行文本:#引入必要的模块fromsklearn.feature_extraction.te
- educoder机器学习 --- 神经网络
木右加木
educoder机器学习神经网络
第1关:神经网络基本概念1、C第2关:激活函数#encoding=utf8defrelu(x):'''x:负无穷到正无穷的实数'''#*********Begin*********#ifx<=0:return0else:returnx#*********End*********#第3关:反向传播算法#encoding=utf8importosimportpandasaspdfromsklearn.
- 【python数据分析】数据建模之Kmeans聚类
斑点鱼 SpotFish
python数据建模聚类python数据分析
K-means聚类:最常用的机器学习聚类算法,且为典型的基于距离的聚类算法。K均值:基于原型的、划分的距离技术,它试图发现用户指定个数(K)的簇以欧式距离作为相似度测度Kmeans聚类案例分析:make_blobs聚类数据生成器#导入模块from sklearn.cluster import KMeansfromsklearn.datasetsimportmake_blobs#创建数据x,y_tr
- 【无标题】
FAUNAAAAAA
cocoa
Day55importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerfromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressorfromsklearn.metricsimportmean_squared_error#==================
- Python实例题:基于 KNN 算法的手写数字识别
目录Python实例题题目要求:解题思路:代码实现:Python实例题题目基于KNN算法的手写数字识别要求:实现一个基于K-NearestNeighbors(KNN)算法的手写数字识别系统。支持以下功能:使用MNIST数据集训练和测试模型实现KNN分类算法可视化手写数字样本评估模型性能(准确率、混淆矩阵等)添加用户交互界面,允许用户绘制数字并进行识别。解题思路:使用sklearn加载MNIST数据
- python-拆解sklearn中决策树
weixin_41177022
scikit-learn决策树python机器学习编程
获取树结构实体对scikit-learn中DecisionTreeClassifier/Regressor的实例调用.tree_属性可以得到树结构。参考sklearn的决策树的官方说明sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(不过里面说的help(sklearn.tree._tree.Tree)似乎不管用)获取决策树基本信息node总数可以用model.tree_.n
- Day33打卡 @浙大疏锦行
ayuan0119
python打卡shupython
知识点回顾:PyTorch和cuda的安装查看显卡信息的命令行命令(cmd中使用)cuda的检查简单神经网络的流程数据预处理(归一化、转换成张量)#仍然用4特征,3分类的鸢尾花数据集作为我们今天的数据集fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportnumpyasnp
- day38
心落薄荷糖
Python训练营python
importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerimporttimeimportmatplotlib.pyplotaspltfromtqdmimporttqd
- Python打卡:Day24
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python打卡python
importpandasaspdimportnumpyasnpimportreimportxgboostasxgbfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportclassification_report,confusion_matrix,accuracy_score,precision_score
- Python打卡:day23
剑桥折刀s
python打卡python开发语言
作业:整理下全部逻辑的先后顺序,看看能不能制作出适合所有机器学习的通用pipelinedefcreate_general_pipeline(model,ordinal_features=None,ordinal_categories=None,nominal_features=None,continuous_features=None):fromsklearn.pipelineimportPipe
- Sklearn 机器学习 数值离散化 虚拟编码
Thomas Kant
人工智能机器学习sklearn人工智能
亲爱的技术爱好者们,热烈欢迎来到Kant2048的博客!我是ThomasKant,很开心能在CSDN上与你们相遇~本博客的精华专栏:【自动化测试】【测试经验】【人工智能】【Python】Sklearn机器学习:数值离散化+虚拟编码实战详解在机器学习的特征工程中,数值型特征并不总是适合直接输入模型。尤其是树模型或分类模型时,**将连续变量进行离散化(分箱)+虚拟编码(独热编码)**是一种常见且高效的
- DAY 33 简单的神经网络
2401_84854050
python打卡神经网络深度学习人工智能
1.数据预处理(0)准备数据、划分数据#仍然用4特征,3分类的鸢尾花数据集作为我们今天的数据集fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportnumpyasnp#加载鸢尾花数据集iris=load_iris()X=iris.data#特征数据y=iris.target
- Enum用法
不懂事的小屁孩
enum
以前的时候知道enum,但是真心不怎么用,在实际开发中,经常会用到以下代码:
protected final static String XJ = "XJ";
protected final static String YHK = "YHK";
protected final static String PQ = "PQ";
- 【Spark九十七】RDD API之aggregateByKey
bit1129
spark
1. aggregateByKey的运行机制
/**
* Aggregate the values of each key, using given combine functions and a neutral "zero value".
* This function can return a different result type
- hive创建表是报错: Specified key was too long; max key length is 767 bytes
daizj
hive
今天在hive客户端创建表时报错,具体操作如下
hive> create table test2(id string);
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:javax.jdo.JDODataSto
- Map 与 JavaBean之间的转换
周凡杨
java自省转换反射
最近项目里需要一个工具类,它的功能是传入一个Map后可以返回一个JavaBean对象。很喜欢写这样的Java服务,首先我想到的是要通过Java 的反射去实现匿名类的方法调用,这样才可以把Map里的值set 到JavaBean里。其实这里用Java的自省会更方便,下面两个方法就是一个通过反射,一个通过自省来实现本功能。
1:JavaBean类
1 &nb
- java连接ftp下载
g21121
java
有的时候需要用到java连接ftp服务器下载,上传一些操作,下面写了一个小例子。
/** ftp服务器地址 */
private String ftpHost;
/** ftp服务器用户名 */
private String ftpName;
/** ftp服务器密码 */
private String ftpPass;
/** ftp根目录 */
private String f
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(二)
老A不折腾
finereportweb报表java报表总结
抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、没有返回数据集:
在存储过程中的操作语句之前加上set nocount on 或者在数据集exec调用存储过程的前面加上这句。当S
- linux 系统cpu 内存等信息查看
墙头上一根草
cpu内存liunx
1 查看CPU
1.1 查看CPU个数
# cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | uniq | wc -l
2
**uniq命令:删除重复行;wc –l命令:统计行数**
1.2 查看CPU核数
# cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | u
- Spring中的AOP
aijuans
springAOP
Spring中的AOP
Written by Tony Jiang @ 2012-1-18 (转)何为AOP
AOP,面向切面编程。
在不改动代码的前提下,灵活的在现有代码的执行顺序前后,添加进新规机能。
来一个简单的Sample:
目标类:
[java]
view plain
copy
print
?
package&nb
- placeholder(HTML 5) IE 兼容插件
alxw4616
JavaScriptjquery jQuery插件
placeholder 这个属性被越来越频繁的使用.
但为做HTML 5 特性IE没能实现这东西.
以下的jQuery插件就是用来在IE上实现该属性的.
/**
* [placeholder(HTML 5) IE 实现.IE9以下通过测试.]
* v 1.0 by oTwo 2014年7月31日 11:45:29
*/
$.fn.placeholder = function
- Object类,值域,泛型等总结(适合有基础的人看)
百合不是茶
泛型的继承和通配符变量的值域Object类转换
java的作用域在编程的时候经常会遇到,而我经常会搞不清楚这个
问题,所以在家的这几天回忆一下过去不知道的每个小知识点
变量的值域;
package 基础;
/**
* 作用域的范围
*
* @author Administrator
*
*/
public class zuoyongyu {
public static vo
- JDK1.5 Condition接口
bijian1013
javathreadConditionjava多线程
Condition 将 Object 监视器方法(wait、notify和 notifyAll)分解成截然不同的对象,以便通过将这些对象与任意 Lock 实现组合使用,为每个对象提供多个等待 set (wait-set)。其中,Lock 替代了 synchronized 方法和语句的使用,Condition 替代了 Object 监视器方法的使用。
条件(也称为条件队列或条件变量)为线程提供了一
- 开源中国OSC源创会记录
bijian1013
hadoopsparkMemSQL
一.Strata+Hadoop World(SHW)大会
是全世界最大的大数据大会之一。SHW大会为各种技术提供了深度交流的机会,还会看到最领先的大数据技术、最广泛的应用场景、最有趣的用例教学以及最全面的大数据行业和趋势探讨。
二.Hadoop
&nbs
- 【Java范型七】范型消除
bit1129
java
范型是Java1.5引入的语言特性,它是编译时的一个语法现象,也就是说,对于一个类,不管是范型类还是非范型类,编译得到的字节码是一样的,差别仅在于通过范型这种语法来进行编译时的类型检查,在运行时是没有范型或者类型参数这个说法的。
范型跟反射刚好相反,反射是一种运行时行为,所以编译时不能访问的变量或者方法(比如private),在运行时通过反射是可以访问的,也就是说,可见性也是一种编译时的行为,在
- 【Spark九十四】spark-sql工具的使用
bit1129
spark
spark-sql是Spark bin目录下的一个可执行脚本,它的目的是通过这个脚本执行Hive的命令,即原来通过
hive>输入的指令可以通过spark-sql>输入的指令来完成。
spark-sql可以使用内置的Hive metadata-store,也可以使用已经独立安装的Hive的metadata store
关于Hive build into Spark
- js做的各种倒计时
ronin47
js 倒计时
第一种:精确到秒的javascript倒计时代码
HTML代码:
<form name="form1">
<div align="center" align="middle"
- java-37.有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接
bylijinnan
java
public class MaxCatenate {
/*
* Q.37 有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接,
* 问这n 个字符串最多可以连成一个多长的字符串,如果出现循环,则返回错误。
*/
public static void main(String[] args){
- mongoDB安装
开窍的石头
mongodb安装 基本操作
mongoDB的安装
1:mongoDB下载 https://www.mongodb.org/downloads
2:下载mongoDB下载后解压
 
- [开源项目]引擎的关键意义
comsci
开源项目
一个系统,最核心的东西就是引擎。。。。。
而要设计和制造出引擎,最关键的是要坚持。。。。。。
现在最先进的引擎技术,也是从莱特兄弟那里出现的,但是中间一直没有断过研发的
 
- 软件度量的一些方法
cuiyadll
方法
软件度量的一些方法http://cuiyingfeng.blog.51cto.com/43841/6775/在前面我们已介绍了组成软件度量的几个方面。在这里我们将先给出关于这几个方面的一个纲要介绍。在后面我们还会作进一步具体的阐述。当我们不从高层次的概念级来看软件度量及其目标的时候,我们很容易把这些活动看成是不同而且毫不相干的。我们现在希望表明他们是怎样恰如其分地嵌入我们的框架的。也就是我们度量的
- XSD中的targetNameSpace解释
darrenzhu
xmlnamespacexsdtargetnamespace
参考链接:
http://blog.csdn.net/colin1014/article/details/357694
xsd文件中定义了一个targetNameSpace后,其内部定义的元素,属性,类型等都属于该targetNameSpace,其自身或外部xsd文件使用这些元素,属性等都必须从定义的targetNameSpace中找:
例如:以下xsd文件,就出现了该错误,即便是在一
- 什么是RAID0、RAID1、RAID0+1、RAID5,等磁盘阵列模式?
dcj3sjt126com
raid
RAID 1又称为Mirror或Mirroring,它的宗旨是最大限度的保证用户数据的可用性和可修复性。 RAID 1的操作方式是把用户写入硬盘的数据百分之百地自动复制到另外一个硬盘上。由于对存储的数据进行百分之百的备份,在所有RAID级别中,RAID 1提供最高的数据安全保障。同样,由于数据的百分之百备份,备份数据占了总存储空间的一半,因而,Mirror的磁盘空间利用率低,存储成本高。
Mir
- yii2 restful web服务快速入门
dcj3sjt126com
PHPyii2
快速入门
Yii 提供了一整套用来简化实现 RESTful 风格的 Web Service 服务的 API。 特别是,Yii 支持以下关于 RESTful 风格的 API:
支持 Active Record 类的通用API的快速原型
涉及的响应格式(在默认情况下支持 JSON 和 XML)
支持可选输出字段的定制对象序列化
适当的格式的数据采集和验证错误
- MongoDB查询(3)——内嵌文档查询(七)
eksliang
MongoDB查询内嵌文档MongoDB查询内嵌数组
MongoDB查询内嵌文档
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177301 一、概述
有两种方法可以查询内嵌文档:查询整个文档;针对键值对进行查询。这两种方式是不同的,下面我通过例子进行分别说明。
二、查询整个文档
例如:有如下文档
db.emp.insert({
&qu
- android4.4从系统图库无法加载图片的问题
gundumw100
android
典型的使用场景就是要设置一个头像,头像需要从系统图库或者拍照获得,在android4.4之前,我用的代码没问题,但是今天使用android4.4的时候突然发现不灵了。baidu了一圈,终于解决了。
下面是解决方案:
private String[] items = new String[] { "图库","拍照" };
/* 头像名称 */
- 网页特效大全 jQuery等
ini
JavaScriptjquerycsshtml5ini
HTML5和CSS3知识和特效
asp.net ajax jquery实例
分享一个下雪的特效
jQuery倾斜的动画导航菜单
选美大赛示例 你会选谁
jQuery实现HTML5时钟
功能强大的滚动播放插件JQ-Slide
万圣节快乐!!!
向上弹出菜单jQuery插件
htm5视差动画
jquery将列表倒转顺序
推荐一个jQuery分页插件
jquery animate
- swift objc_setAssociatedObject block(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
import UIKit
class LSObjectWrapper: NSObject {
let value: ((barButton: UIButton?) -> Void)?
init(value: (barButton: UIButton?) -> Void) {
self.value = value
- Aegis 默认的 Xfire 绑定方式,将 XML 映射为 POJO
MagicMa_007
javaPOJOxmlAegisxfire
Aegis 是一个默认的 Xfire 绑定方式,它将 XML 映射为 POJO, 支持代码先行的开发.你开发服 务类与 POJO,它为你生成 XML schema/wsdl
XML 和 注解映射概览
默认情况下,你的 POJO 类被是基于他们的名字与命名空间被序列化。如果
- js get max value in (json) Array
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境max纵观千象
// Max value in Array
var arr = [1,2,3,5,3,2];Math.max.apply(null, arr); // 5
// Max value in Jaon Array
var arr = [{"x":"8/11/2009","y":0.026572007},{"x"
- XMLhttpRequest 请求 XML,JSON ,POJO 数据
Luob.
POJOjsonAjaxxmlXMLhttpREquest
在使用XMlhttpRequest对象发送请求和响应之前,必须首先使用javaScript对象创建一个XMLHttpRquest对象。
var xmlhttp;
function getXMLHttpRequest(){
if(window.ActiveXObject){
xmlhttp:new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP
- jquery
wuai
jquery
以下防止文档在完全加载之前运行Jquery代码,否则会出现试图隐藏一个不存在的元素、获得未完全加载的图像的大小 等等
$(document).ready(function(){
jquery代码;
});
<script type="text/javascript" src="c:/scripts/jquery-1.4.2.min.js&quo